캘블링 MIT 교수는 범용 로봇 개발에 있어 데이터 학습만으로는 한계가 있다고 밝혔어요. 로봇이 현실 세계를 이해하고, 행동 결과를 예측하며, 인간 의도를 추론하는 능력이 필요하다고 강조했어요.
합리적 로봇 접근법을 제시하며, 로봇이 3차원 공간을 이해하고 자신의 행동이 주변 환경에 미치는 영향을 예측하는 모델을 내재해야 한다고 설명했어요. 이를 통해 적은 데이터로도 새로운 상황에 대응할 수 있다고 봤어요.
LLM을 활용해 장면을 설명하는 여러 후보를 만들고, 로봇이 실제 행동을 가장 잘 설명하는 표현을 선택하는 방식과 기호적 표현 활용, 모듈화 설계의 중요성을 강조하며, 로봇공학과 컴퓨터과학의 융합을 제시했어요.